你要离职？请出示数据
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你要离职？请出示数据
三个月前，我换了工作，无论离开原单位，还是加入新公司，都被问到：为什么选择离职？
每个人都有自己的方式，我用如下公式进行回答：
职业收益=物质+发展+情感
并通过加权得分的方式进行了量化，细化的公式是：
职业收益=物质权重*物质得分+发展权重*发展得分+情感权重*情感得分
权重可以取“0~1”，得分可以取“1-10分”。通过这种方式，于我而言，原工作**分，新工作**分，所以……。使用这种方式，让我思考和决策更清晰，当用这种方式回应别人时，它也更容易看清你的思路。
以上只是通过数字进行决策的一个例子。生活中，我们会面对各种决策，当稍微复杂一点时，你可能会感到困扰，数字量化是一个很好的辅助工具。那么，如何利用好这个工具呢？
最近读到《请用数据说话》，有启发，分享与你。本书作者，久保忧希也，曾担任东京国税局国税调查官，后进入光通信股份公司成为开发部门负责人，并迅速成长为业界的杰出代表。本书系统性地介绍如何利用数字进行有条理分析、决策和解决复杂问题。这里需要澄清，书名虽然包含“数据”（数据不仅包含数字，还包含音频、文本、视频等），我理解作者重点想讲的是“数据”中的一类——“数字”，下文不做太多区分。
1 语言形塑思维
语言是思维的载体，著名的语言心理学家萨丕尔.沃尔夫提出一个假说：语言决定思维。
当我们遇到一个人，习惯性地问：这个人有什么优点？，我们的思维更可能被塑造成关注别人积极面。而如果我们总是习惯性说：我天生不够聪明，我学不会这个，那我们更加可能养成“僵化型心智模式”。
而数字是一种更精确的语言，经常使用这种语言，可以让我们的思维变得更加精确和清晰。
2 数字的力量
2.1 洞察本质
2.1.1 马桶盖
网上热传过吴晓波的文章——《去日本买只马桶盖》，掀起了国人对中国制造业的反思，同时，也让我看到了国人的购买力。如果问你：“最近几年，去日本旅游和购物的外国人中，哪个国家的人最多？”
我想你可能会认为是我们中国人，本书作者开始也这么想，但后来他通过日本官方旅游网站提供的数字分析，从每年游客人数上看，最多的其实是韩国人，而从人均购物消费上看，最高的其实是法国人。
2.1.2 横向VS纵向
一家饮料公司主要的产品分为茶和碳酸饮料两类，去年公司利润下降了4.5%。如果让你分析原因和给出提高利润方案，你会怎么办？通过数据分析，你发现茶和碳酸饮料在销量中的比重分别为35%和65%，去年茶的销量相对提升了80%，而碳酸饮料下降了50%，所以应该想法设法提高碳酸饮料的销量。
但是通过和同行业比较，你可能会发现，去年全行业碳酸饮料的销量都大幅下滑，而你们公司还算好的，而健康类饮料（如茶）都在上升，所以，基于这种横向对比，背后很有可能是消费趋势变化了，公司可能应该加大对茶类产品的研发和营销投入，甚至引入奶类等健康型品类。
2.1.3 相关VS因果
犯罪学中有个著名的“破窗理论”，它原意指的是一个房子，如果窗户破了，没有人修补，过段时间，它的其它窗户也会被打破。
书中提到该理论的一个典型应用案例——鲁迪朱利安尼，他于1994年上任纽约市市长，上任前纽约市治安环境很不好，他采取的不是直接取缔恶性犯罪，而是通过严格杜绝地铁涂鸦、逃票乘车等轻微犯罪，从而抑制恶性犯罪的发生，结果是治安真的变好了，如果只是看到这里，你可能认为他的方法很有效。
但如果再分析同一时期美国整个经济的发展的数据，你会发现同期经济增长很快，失业率也是大幅下降，这可能意味着，朱利安尼的效果可能是因为经济本身发展带来的，也就是说纽约环境变化和朱市长的作为可能只是现骨干关系，而不是因果关系，作者通过这个例子提醒我们，看似因果的关系，可能是个相关关系，需要小心验证。
2.2 高精度决策
如果你陪老婆逛街买衣服，让你帮忙参考，
老婆：“这几件衣服，你觉得怎么样？”
你：“A颜色不错，但是款式不好；B款式不错，但是大了点；C大小合适，但是有点老气……”。
老婆：“到底选哪件？”
你：“*&*（）……*（）……”
碰到这种情形，分享一个独家秘笈“综合打分法”，拿走不谢：
老婆：这几件衣服，你觉得怎么样？
我：“依据我的判断，A可以打7.5分，B在6.5分，C是5分……，原因是……”
老婆：“好了，老板，给我把***打包，付钱……”
我：“……”
在工作中也是这样，碰到一个问题，如果能把几种不同的解决方案从效果、成本、周期等方面通过数字量化呈现出来，最后给出一个综合得分推荐，决策也更加容易做出来。
古人早就发现了通过数字分析做决策的重要性，《孙子兵法》本质就是一本关于通过计算来进行战争决策的书，孙子在计算中引入了“道，天，地，将，法”五个参量，通过对这五个方面进行综合评估，“多算胜，少算不胜”，如果计算显示很难胜利，就不要去打。
《原则》的作者，桥水基金创始人在公司创造了一个“可信度加权决策系统”，参与人可以对不同选项打分，然后根据每个人的权重不同，通过公式计算出一个综合得分，作为决策的重要参考。
2.3 高效执行
在管理领域有各著名的PDCA（plan-do-check-action）循环，它可以帮助我们持续改进，但是如何判断什么时候需要改进？改进多少？数字可以提供重要的参考，比如你计划年底（plan）把体重减到70kg，你定期运动和节食（do），然后每天称重（check），如果没有达成，再继续（action），不断循环，直至达成目标。可以设想，如果把这个过程中的数字去掉，效果会怎么样？
2.4 复杂协作
人类社会高速发展的关键之一就是协作，而现在分工越来越复杂，为了更好地合作，前提是达成清晰而明确的共识。历史上有个典型的案例，为了应对苏联在太空技术上的压力，1962年9月12日约翰肯尼迪在赖斯大学体育场宣言：我们要在这个十年结束之前（1970年）完成登月并安全返回。于是，围绕这个清晰而具体的目标，全美掀起了一个场大规模的协作，最终在1969年完成登月。可以设想，如果当年肯尼迪只是说：我们要发展太空技术，赶超苏联。结果会怎么样？
3 如何提高数字力？
3.1 数字意识
在工作和生活中，有意识地进行数字的积累、转化和表达，比如通过穿戴设备量化自己的生活，有意识地在工作用数字说话。
3.2 数字IPO
IPO是Input、Processing、Output的缩写，我在**进行了详细的介绍。把它用在数字力培养中，可以理解为：
3.2.1 保证质量（input）
数据的质量是我们做出正确分析和决策的前提，作者建议我们尽量采用权威的数字渠道，而且要交叉印证，如果这些数字是我们自己采集和生成的，也尽量保证客观。
3.2.2 选择算法（processing）
除了前面提到的”加权求和”、横向和纵向对比算法，其实统计学（均值、方差、置信度……）、生物学（遗传算法），数学和物理学等都是算法的重要来源，我们可以从中选择适合我们的。
3.2.3 数字表达
人们对图表类信息更加敏感，如果能将数字转化为各种曲线图、柱状图和饼图，会更加具有说服力。
3.3 超越数字
数字是帮助我们更好分析问题、提高决策能力的工具。作者也强调，不能把追求数据的达成当成目标，导致本末倒置。如果一切都为了保证一个好看的数据（增长率6%~8%），特别是在无视规律的前提下去提高，最后极易导致造假和动作变形。
此外，有时我们其实更加关注的是数据背后的意义，而这个可能需要超越数据的洞察力和分析力。
总结：
1、数字是一种更加精确的语言，它能形塑我们的思维、帮助我们洞察本质、提高决策精度。
2、我们可以从提升数据质量，优化处理算法和可视化三个方面提高我们的数字力。
3、数字化本身不是目的，要学会超越数字，看到它背后的意义并不受其束缚。
